买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜天津大学申请的专利基于启发式边界优化的显著性目标检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114862891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210583018.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于启发式边界优化的显著性目标检测方法是由郭继昌;刘晓雯;郑司达设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于启发式边界优化的显著性目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，为解决无监督显著性目标检测方法所得显著性图分块现象明显、边缘细节差的问题，本发明，基于启发式边界优化的显著性目标检测方法，步骤如下：步骤1：基于简单线性迭代聚类和基本数字图像特征得到粗显著性图；步骤2：应用基于类间、类内方差的区域划分算法获得图像优化蒙版；步骤3：利用彩色图像和图像优化蒙版构建边界优化金字塔；步骤4：应用基于动态种群灰狼算法的边界优化算法对边界区域进行优化，得到目标区域均匀、边界清晰完整的显著性图。本发明主要应用于图像处理场合。

本发明授权基于启发式边界优化的显著性目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于启发式边界优化的显著性目标检测方法，其特征是，步骤如下：步骤1：基于简单线性迭代聚类和基本数字图像特征得到粗显著性图；步骤2：应用基于类间、类内方差的区域划分算法获得图像优化蒙版，对于步骤1得到的粗显著性图进行区域划分，得到具有主体区域、待优化区域、背景区域三个部分的图像优化蒙版，其中，假设图像阈值为T1和T2，全局平均值为mg,小于T1的像素为背景，平均灰度值为u0；大于T1且小于T2的像素为待优化区域，平均灰度值为u1；大于T2的像素为目标区域，平均灰度值为u2，利用最大类间方差和最小类内方差的准则求取两个阈值，类间方差计算公式为：ginter＝ω0×u0-mg2+ω1×u1-mg2+v2×u2-mg226其中，ω0＝3，ω1＝1，ω2＝3，分别为3个区域的权重系数，因主体区域和背景区域更容易获得较为准确的推理，故两个区域所对应的权重系数更大，mg为全局平均灰度值；类内方差计算公式为： 其中，m0、m1、m2分别为主体区域、待优化区域、背景区域的像素个数，xi，xj，xk则分别3个区域的像素值；基于类间方差和类内方差构建阈值分割代价函数，其公式为：g＝αg×ginter×βg-1-αg×gintra28其中，αg表示类间方差比例系数，αg＝0.5,βg代表类间方差权重系数，调整T1和T2的取值，当g取到最大值时，T1和T2为最优阈值，基于T1和T2对粗显著性预测图进行分割，并经过开运算去除噪声，得到图像优化蒙版；步骤3：利用彩色图像和图像优化蒙版构建边界优化金字塔，通过同时对彩色图像和图像优化蒙版进行参数相同的采样操作，构建图像的多尺度表示，即边界优化金字塔；步骤4：应用基于动态种群灰狼算法的边界优化算法对边界区域进行优化，基于动态种群的灰狼优化算法在原有灰狼算法的基础上，设置种群动态率和离群率参数，并利用新的搜索方程提升算法的全局寻优能力和多峰函数寻优能力，通过对图像优化蒙版进行边界细化，得到目标区域均匀、边界清晰完整的显著性图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300072 天津市卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。